(57)【要約】  本発明はOvXDMシステムに適用されるデコード方法、装置及びシステムを開示している。前方プロセスと後方プロセスにより、それぞれ符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、前方粒子重要性ウエートと後方粒子重要性ウエートと結び合わせ選別し、最終のデコードシーケンスを出力する、このプロセスでは、十分に粒子間の相互情報を利用し、OvXDMシステムのデコードを実現することで、得られるデコードシーケンスがもっと真実値に近づく同時に、重複回数の増加とともに、伝統のデコード方法と比べ、デコードの複雑度を下げ、デコード効率とシステム性能を上げている。【選択図】図１
2019537325.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
前方後方デコード方法であって、下記ステップを含む：
前方ステップ：推定シーケンスの一つ目の符号から最後の符号まで、順次に各符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、前方プロセスの粒子重要性ウエートを得る；
後方ステップ：前記推定シーケンスの最後の符号から一つ目の符号まで、前方ステップで得られた粒子重要性ウエートを参照し、順次に各符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、得到後方プロセスの粒子重要性ウエート；
出力ステップ：各符号対応の推定値を取り、最終のデコードシーケンスを出力する。
【請求項２】
請求項1記載のデコード方法において、
前記出力ステップは：各符号対応の粒子セットの後方プロセスの粒子重要性ウエート最大の粒子をこの符号の推定値とし、最終のデコードシーケンスを出力する。
【請求項３】
請求項1記載のデコード方法において、
前記後方ステップ後は、さらに下記を含む：
ダブルフィルタ重み計算ステップ：前方プロセスの粒子重要性ウエートと後方プロセスの粒子重要性ウエートにより、ダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートを計算する；
前記出力ステップは：各符号対応の粒子セットでダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエート最大の粒子を、この符号の推定値とし、最終のデコードシーケンスを出力する。
【請求項４】
請求項1記載のデコード方法において、
前記前方ステップは下記を含む：
推定シーケンスを初期化し、その中、前記推定シーケンスの長さはデコード待ちシーケンス長さと同じである；
推定シーケンスの一つ目の符号から最後の符号まで：現在符号に対し一つの粒子セットを生成する；現在符号の各粒子とデコード待ちシーケンスの重要性確率密度を計算し、各粒子の重要性ウエートを計算する；現在符号対応の粒子セットがプリセットの粒子退化条件を満足するかを判断し、満足する場合、現在符号の粒子セットに対しリサンプリングする；満足しない場合、次の符号に進める。
【請求項５】
請求項４記載のデコード方法において、
前方ステップ中、下記公式により現在符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算する：
2019537325.tif 000137
その中、
2019537325.tif 000138
は粒子の重要性ウエートで、Nはデコード待ちシーケンス長さで、Nsは現在符号対応の粒子セットの粒子数で、
2019537325.tif 000139
は粒子の重要性確率密度である。
【請求項６】
請求項２記載のデコード方法において、前記後方ステップは下記を含む：
前方ステップの計算結果により、前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セットで重要性ウエート最大の粒子をこの符号の推定値とし、並びに前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セットの各粒子の前方プロセスの粒子重要性ウエートを、前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セット対応の各粒子の後方プロセスの粒子重要性ウエートとする；
前記推定シーケンス後ろから数えて二個目の符号から一つ目の符号まで：現在符号と一個後の符号の間の確率密度を計算する；この確率密度、一個後の符号の後方プロセスの粒子重要性ウエート、現在符号の前方プロセスの粒子重要性ウエートにより、現在符号の後方プロセスの粒子重要性ウエートを算出する。
【請求項７】
請求項６記載のデコード方法において、後方ステップで、下記公式により各符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエート計算する：
2019537325.tif 000140
Nsは現在符号対応の粒子セットの粒子数で、iとj表示粒子インデックス、バリューは1~Nsである; xtはt時刻の符号を示す；
その中、
2019537325.tif 000141
は現在符号の前方プロセスの粒子重要性ウエートであり、
2019537325.tif 000142
は現在符号と一個後の符号の間の確率密度であり、
2019537325.tif 000143
は現在符号後方プロセスの粒子重要性ウエートである。
【請求項８】
請求項３記載のデコード方法において、前記後方ステップは下記を含む：
前方ステップの計算結果により、前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セットで重要性ウエート最大の粒子をこの符号の推定値とし、並びに前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セットで各粒子の前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを、前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セット対応の各粒子の後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエートとする；
一つの人工分布シーケンスを構築し、その中、前記人工分布シーケンスの長さはデコード待ちシーケンス長さと同じである；
前記推定シーケンスの最後の符号から一つ目の符号まで：デコード待ちシーケンスと現在符号の各粒子の確率密度を計算する；デコード待ちシーケンスと現在符号の各粒子の確率密度と前記人工分布シーケンスにより、現在符号各粒子の後方情報フィルタプロセスの補助確率密度を計算する；
現在符号の各粒子の後方情報フィルタプロセスの補助確率密度により、それぞれ各粒子の後方情報フィルタプロセスの重要性ウエートを計算する。
【請求項９】
請求項８記載のデコード方法において、後方ステップで、現在符号の後方情報フィルタプロセスの重要性ウエートにより、現在符号対応の粒子セットがプリセットの粒子退化条件を満足するかを判断し、満足する場合、現在符号の粒子セットに対しリサンプリングする；満足しない場合、前の符号に進める。
【請求項１０】
請求項９記載のデコード方法において、
構築される人工分布シーケンスは：
2019537325.tif 000144
である；その中、
2019537325.tif 000145
は前記人工分布シーケンスを示す；
公式
2019537325.tif 000146
により、現在符号の各粒子の後方情報フィルタプロセスの補助確率密度を計算しており、その中、
2019537325.tif 000147
はデコード待ちシーケンスと現在符号各粒子の確率密度を示す；xtはt時刻の符号を示す；
下記公式により各粒子の後方情報フィルタプロセスの重要性ウエートを計算しており、
2019537325.tif 000148
その中、
2019537325.tif 000149
は粒子の後方情報フィルタ重要性ウエートで、Nはデコード待ちシーケンス長さで、Nsは現在符号対応の粒子セットの粒子数で、
2019537325.tif 000150
は粒子の補助確率密度である。
【請求項１１】
請求項１０記載のデコード方法において、
ダブルフィルタ重み計算ステップでは、下記公式により、ダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートを計算していることである：
2019537325.tif 000151
その中、
2019537325.tif 000152
はダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートを示し、
2019537325.tif 000153
は前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを示し、
2019537325.tif 000154
は後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを示す；xt(k)はt時刻の符号の第k個粒子を示し、符号~は後方プロセスを示す。
【請求項１２】
請求項１記載のデコード方法において、
前記OvXDMシステムはOvTDMシステム、OvFDMシステム、OvCDMシステム、OvSDMシステム又はOvHDMシステムである。
【請求項１３】
前方後方デコード装置であって、下記を含む：
前方ユニットは、推定シーケンスの一つ目の符号から最後の符号まで、順次に各符号の対応する粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、前方平滑プロセスの粒子重要性ウエートを得ることに使われる；
後方ユニットは、前記推定シーケンスの中の最後の符号から一つ目の符号まで、前方平滑ユニットで得た粒子重要性ウエートを参照し、順次に各符号の対応する粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、後方平滑プロセスの粒子重要性ウエートを得ることに使われる；
出力ユニットは、最終のデコードシーケンスを出力することに使われる。
【請求項１４】
請求項１３記載のデコード装置において、
前記出力ユニットは、各符号対応の粒子セットで後方プロセスの粒子重要性ウエート最大の粒子をこの符号の推定値とし、最終のデコードシーケンスを出力する。
【請求項１５】
請求項１３記載のデコード装置において、下記をも含む：
ダブルフィルタ重み計算ユニットは、前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートと後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエートにより、ダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートを計算することに使われる；
前記出力ユニットは、各符号対応の粒子セットでダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエート最大の粒子を、この符号の推定値とし、最終のデコードシーケンスを出力する。
【請求項１６】
請求項１３記載のデコード装置において、前記前方ユニットが下記を含む：
初期化ユニットは、推定シーケンスを初期化することに使われ、その中、前記推定シーケンスの長さはデコード待ちシーケンス長さと同じである；
粒子セット生成ユニットは、推定シーケンスの一つ目の符号から最後の符号まで、現在符号に対し一つの粒子セットを生成することに使われる；
重要性確率密度計算ユニットは、現在符号が粒子セットを生成した後、現在符号の各粒子とデコード待ちシーケンスの重要性確率密度を計算することに使われる；
重要性ウエート計算ユニットは、重要性確率密度により各粒子の重要性ウエートを計算することに使われる；
判断ユニットは、現在符号対応の粒子セットがプリセットの粒子退化条件を満足するかを判断することに使われ、満足しない場合、粒子セット生成ユニットに通知し告ぎの符号に対し粒子セットを生成する；
リサンプリングユニットは、判断ユニットの結果が満足である場合、現在符号の粒子セットに対しリサンプリングを行うことに使われる。
【請求項１７】
請求項１６記載のデコード装置において、
前方ユニットで前記重要性ウエート計算ユニットは下記公式により重要性ウエート計算することである：
2019537325.tif 000155
その中、
2019537325.tif 000156
は粒子の重要性ウエートで、Nはデコード待ちシーケンス長さで、Nsは現在符号対応の粒子セットの粒子数で、
2019537325.tif 000157
は粒子の重要性確率密度である。
【請求項１８】
請求項１３記載のデコード装置において、
前記後方ユニットが下記を含む：
設定ユニットは、前方ユニットの計算結果により、前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セットで重要性ウエート最大の粒子を、この符号の推定値とし、並びに前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セットの各粒子の前方プロセスの粒子重要性ウエートを、前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セットで対応する各粒子の後方プロセスの粒子重要性ウエートとする；
確率密度計算ユニットは、前記推定シーケンス後ろから数えて二個目の符号から一つ目の符号まで、現在符号と一個後の符号の間の確率密度を計算することに使われる；
重要性ウエート再計算ユニットは、現在符号と一個後の符号の間の確率密度を計算された後に、この確率密度、一個後の符号の後方プロセスの粒子重要性ウエート、現在符号の前方プロセスの粒子重要性ウエートにより、現在符号の後方プロセスの粒子重要性ウエートを算出することに使われる。
【請求項１９】
請求項１３記載のデコード装置において、
後方ユニットで重要性ウエート再計算ユニットは下記公式により現在符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを再計算していることである：
2019537325.tif 000158
Nsは現在符号対応の粒子セット中の粒子数を示し、iとjは粒子インデックスを示し、バリューは1~Nsである;
その中、
2019537325.tif 000159
は現在符号の前方プロセスの粒子重要性ウエートであり、
2019537325.tif 000160
は現在符号と一個後の符号の間の確率密度であり、
2019537325.tif 000161
は現在符号の後方プロセスの粒子重要性ウエートである。
【請求項２０】
請求項１３記載のデコード装置において、
前記前方ユニットが下記を含む：
初期化ユニットは、推定シーケンスを初期化することに使われ、その中、前記推定シーケンスの長さはデコード待ちシーケンス長さと同じである；
粒子セット生成ユニットは、推定シーケンスの一つ目の符号から最後の符号まで、現在符号に対し一つの粒子セットを生成することに使われる；
重要性確率密度計算ユニットは、現在符号が粒子セットを生成した後、現在符号の各粒子とデコード待ちシーケンスの重要性確率密度を計算することに使われる；
重要性ウエート計算ユニットは、重要性確率密度により各粒子の重要性ウエートを計算することに使われる；
第一判断ユニットは、現在符号対応の粒子セットがプリセットの粒子退化条件を満足するかを判断することに使われ、満足しない場合、粒子セット生成ユニットに通知し次の符号に対し粒子セットを生成する；
第一リサンプリングユニットは、第一判断ユニットの結果が満足である場合、現在符号の粒子セットに対しリサンプリングを行うことに使われる。
【請求項２１】
請求項２０記載のデコード装置において、
前方ユニットで前記重要性ウエート計算ユニットは下記公式により重要性ウエート計算している：
2019537325.tif 000162
その中、
2019537325.tif 000163
は粒子の前方フィルタ重要性ウエートであり、Nはデコード待ちシーケンス長さであり、Nsは現在符号対応の粒子セットの粒子数であり、
2019537325.tif 000164
は粒子の重要性確率密度である。
【請求項２２】
請求項２０記載のデコード装置において、
前記後方ユニットが下記を含む：
設定ユニットは、前方フィルタユニットの計算結果により、前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セットで重要性ウエート最大の粒子をこの符号の推定値とし、並びに前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セットで各粒子の前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを、前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セットで対応する各粒子の後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエートとすることに使われる；
人工分布シーケンス構築ユニットは、一つの人工分布シーケンスを構築することに使われ、その中、前記人工分布シーケンスの長さはデコード待ちシーケンス長さと同じである；
確率密度計算ユニットは、前記推定シーケンス最後の符号から一つ目の符号まで、デコード待ちシーケンスと現在符号の各粒子の確率密度を計算することに使われる；
補助確率密度計算ユニットは、デコード待ちシーケンスと現在符号の各粒子の確率密度と前記人工分布シーケンスにより、現在符号各粒子の後方情報フィルタプロセスの補助確率密度を計算することに使われる；
重要性ウエート再計算ユニットは、現在符号の各粒子の後方情報フィルタプロセスの補助確率密度により、それぞれ各粒子の後方情報フィルタプロセスの重要性ウエートを計算することに使われる。
【請求項２３】
請求項２０記載のデコード装置において、
さらに第二判断ユニットと第二リサンプリングユニットを含み；
前記第二判断ユニットは、現在符号の後方情報フィルタプロセスの重要性ウエートにより、現在符号対応の粒子セットがプリセットの粒子退化条件を満足するかを判断することに使われ、満足する場合、第二リサンプリングユニットに通知し現在符号の粒子セットに対しリサンプリングし、満足しない場合、確率密度計算ユニットに通知し前の符号に対し計算する。
【請求項２４】
請求項２２記載のデコード装置において、
前記人工分布シーケンス構築ユニットが下記公式により前記人工分布シーケンスを構築する：
2019537325.tif 000165
その中、
2019537325.tif 000166
は前記人工分布シーケンスを示す；xtはt時刻の符号を示す；
前記補助確率密度計算ユニットは公式
2019537325.tif 000167
により計算しており、その中、
2019537325.tif 000168
はデコード待ちシーケンスと現在符号各粒子の確率密度を示す；
前記重要性ウエート再計算ユニットは下記公式により計算しており、
2019537325.tif 000169
その中、
2019537325.tif 000170
は粒子の後方情報フィルタ重要性ウエートで、Nはデコード待ちシーケンス長さで、Nsは現在符号対応の粒子セットの粒子数で、
2019537325.tif 000171
は粒子の補助確率密度である。
【請求項２５】
請求項２４記載のデコード装置において、
ダブルフィルタ重み計算ユニットで、下記公式により、ダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートを計算している：
2019537325.tif 000172
その中、
2019537325.tif 000173
はダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートを示し、
2019537325.tif 000174
は前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを示し、
2019537325.tif 000175
は後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを示す；xt(k)はt時刻の符号の第k個粒子を示し、符号~は後方プロセスを示す。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はデコード分野に関わり，具体的には前方後方平滑デコード方法、装置及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
重複多重システムOvXDMシステムに対し、伝統のデコードではトレリスグラフ（Trellisグラフ）の中のノードを絶えずにアクセスし、各ノードのために二つのストレージを設定し、一つは当該ノードに到達する相対的な最適ルートのユークリッド距離の保存に使われ、もう一つは当該ノードに到達する相対的な最適ルートの保存に使われる。
【０００３】
OvTDMシステムを例とする。デコードプロセスでは、トレリスグラフの各ノードを拡張するため、ノード数はデコードの複雑度を決めている。重複回数がKで変調次元がM（Mは2以上の整数である）であるシステムに対し、対応するトレリスグラフで安定状態にあるノード数はMK-1であるので、デコードの複雑度は重複回数Kとともに指数的に増える。OvTDMシステムでは、システムのスペクトル効率は2K/符号なので、重複回数Kが大きいほどスペクトル効率が高い。そのため、一方はスペクトル効率向上の要求に対しては重複回数Kが大きいほどよいが、もう一方、デコード複雑度降下の要求に対しては重複回数Kが小さいほどよい。特に重複回数Kは一定の値（例えばK>8以降）増にえる時に、デコード複雑度は急激に増える。現有デコード方法はリアルタイムデコードの需要を満足しにくく、スペクトル効率与デコード複雑度は矛盾し合う需要となっている。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の第一の特徴によれば、本発明はOvXDMシステムに適用される前方後方平滑デコード方法を提供し、下記ステップを含むものである。
前方平滑ステップ：推定シーケンスの一つ目の符号から最後の符号まで、順次に各符号の対応する粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、前方平滑プロセスの粒子重要性ウエートを得る；
後方平滑ステップ：前記推定シーケンスの最後の符号から一つ目の符号まで、前方平滑ステップで粒子の重要性ウエートを得ることを参照し、順次に各符号の対応する粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、後方平滑プロセスの粒子重要性ウエートを得る；
出力ステップ：各符号の対応する粒子セットで後方平滑プロセスの粒子重要性ウエート最大の粒子をこの符号の推定値とし、最終のデコードシーケンスを出力する。
【０００５】
本発明の第二の特徴によれば、本発明はOvXDMシステムに適用される前方後方平滑デコード装置を提供し、下記を含むものである。
前方平滑ユニットは、推定シーケンスの一つ目の符号から最後の符号まで、順次に各符号の対応する粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、前方平滑プロセスの粒子重要性ウエートを得ることに使われる；
後方平滑ユニットは、前記推定シーケンスの中の最後の符号から一つ目の符号まで、前方平滑ユニットで得た粒子重要性ウエートを参照し、順次に各符号の対応する粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、後方平滑プロセスの粒子重要性ウエートを得ることに使われる；
出力ユニットは、各符号の対応する粒子セットで後方平滑プロセスの粒子重要性ウエート最大の粒子をこの符号の推定値とし、最終のデコードシーケンスを出力することに使われる。
【０００６】
本発明の第三の特徴によれば、本発明はOvXDMシステムを提供し、前記のOvXDMシステムに適用される前方後方平滑デコード装置を含む。その中、前記OvXDMシステムはOvTDMシステム、OvFDMシステム、OvCDMシステム、OvSDMシステム又はOvHDMシステムである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の有益な効果は下記の通りである。
【０００８】
前記により実施するOvXDMシステムに適用される前方後方平滑デコード方法、装置及びOvXDMシステムは、統計の考えをデコードプロセスに導入し、前方平滑と後方平滑の二つのプロセスにより、十分に粒子間の相互情報を利用し、OvXDMシステムのデコードを実現することで、得られるデコードシーケンスがもっと真実値に近づく同時に、重複回数の増加とともに、伝統のデコード方法と比べ、デコードの複雑度を下げ、デコード効率とシステム性能を上げている。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、伝統OvTDMシステムの発射側の構成を示す図である。
【図２】図２は、入力符号に対するOvTDMシステムの重複多重エンコードの平行四辺形規則を示す図である。
【図３】図３（ａ）、（ｂ）は、それぞれ伝統OvTDM受信側の前処理ユニット、シーケンステストユニットである。
【図４】図４は、システム重複多重回数Ｋ＝３の時に、システム入力―出力コードトリーグラフである。
【図５】図５は、図４のシステムの対応するノード状態遷移図である。
【図６】図６は、図４又は図５の相応なシステムのトレリス（Trellis）グラフである。
【図７】図７は、本発明の一種類の実施例でOvXDMシステムに適用される前方後方平滑デコード方法のフローを示す図である。
【図８】図８は、OvXDMシステムの等量畳み込みエンコードモデル図である。
【図９】図９は、本発明の一種類の実施例で前方平滑ステップのフローを示す図である。
【図１０】図１０は、本発明の一種類の実施例でリサンプリングステップを示す図である。
【図１１】図１１は、本発明の一種類の実施例で後方平滑ステップのフローを示す図である。
【図１２】図１２は、本発明の一種類の実施例でOvXDMシステムに適用される前方後方平滑デコード装置の構成を示す図である。
【図１３】図１３は、本発明の一種類の実施例で前方平滑ユニットの構成を示す図である。
【図１４】図１４は、本発明の一種類の実施例で後方平滑ユニットの構成を示す図である。
【図１５】図１５は、本発明のもう一つの実施例でOvXDMシステムに適用される前方後方デコード方法のフローを示す図である。
【図１６】図１６は、本発明のもう一つの実施例で前方ステップのフローを示す図である。
【図１７】図１７は、本発明のもう一つの実施例でデコード装置の構成を示す図である。
【図１８】図１８は、本発明のもう一種類の実施例で前方ユニットの構成を示す図である。
【図１９】図１９は、本発明のもう一種類の実施例で後方ユニットの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、具体的な実施方法と図面とを結び合わせ、本発明をさらに詳しく説明する。
【００１１】
本発明の実施例で前方ステップと後方ステップを採用し、後続の実施例で、前方ステップは前方平滑ステップ又は前方フィルタリングステップを含んでもよい；後方ステップは後方平滑ステップ又は後方フィルタリングステップを含んでもよい。
【００１２】
本発明は、OvXDMシステムに適用される前方後方平滑デコード方法、装置及びOvXDMシステムを提示している。その中、OvXDMシステムは、重複時分割多重（OvTDM、Overlapped Time Division Multiplexing）システム、重複周波数分割多重（OvFDM、Overlapped Frequency Division Multiplexing）システム、重複コード分割多重（OvCDM、Overlapped Code Division Multiplexing）システム、重複スペース分割多重（OvSDM、Overlapped Space Division Multiplexing）システム又は重複混合多重（OvHDM、Overlapped Hybrid Division Multiplexing）システムである。
【００１３】
OvTDMシステムを例とし、簡単にシステムの受発信側を説明する。
図1は、OvTDM発信側の発信プロセスである、具体的なステップは下記通りである：
（1） まず発信信号を生成する包絡波形
2019537325.tif 000003
を設計する。
（2） （1）で設計した包絡波形
2019537325.tif 000004
は特定時間を経ち変位される後、ほかの各時刻の発信信号包絡波形
2019537325.tif 000005
を生成する。
（3） 発信しようとする符号
2019537325.tif 000006
と（2）で生成した相応時刻の包絡波形
2019537325.tif 000007
を相乗し、各時刻の発信待ち信号波形
2019537325.tif 000008
を得る。
（4） （3）で生成した各発信待ち波形の
2019537325.tif 000009
重複をし、発射信号波形を生成する。発信の信号は下記のように示される。
2019537325.tif 000010
その中、重複多重の方法は図２に示される平行四辺形規則に従う。
【００１４】
発信側はエンコード変調後の信号をアンテナにより発射し、信号は無線チャンネルで伝送され、受信側は受信信号をマッチング・フィルタリングし、信号をそれぞれサンプリングし、デコードし、最終的にビットストリームの判決出力をする。
【００１５】
図３は、OvTDM受信側の受信プロセスである。その中、図３（ａ）はOvTDM受信側の前処理ユニットで、図３（ｂ）はOvTDM受信側のシーケンステストユニットである。具体的なステップは下記通りである：
（5）まず受信信号を同期する。搬送波同期、フレーム同期、符号時間同期等を含む。
（6）サンプリング定理により、各フレーム内の受信信号をデジタル化処理する。
（7）受信された波形を波形送信時間間隔により切断する。
（8）一定のデコードアルゴリズムで切断後の波形をデコードする。例えば、ビタビデコードでデコードする。
【００１６】
その中、デコードプロセスは図４〜６を参照されたい。図４は重複多重回数K=3の時に、システム入力-出力コードトリーグラフで、図5はシステムの対応するノード状態遷移図で、図６はシステムのトレリス（Trellis）グラフである。
【００１７】
上記のように、伝統のデコード方法（例えばビタビデコード）は、重複回数の増加とともに、デコードの複雑度は急激に増え、ハードウエアに対する精度要求は高くて、システム性能を下げている。この問題を解決するために、本発明者は研究と実践により、統計の考えをデコードプロセスに導入し、前方平滑と後方平滑の二つのプロセスにより、十分に粒子間の相互情報を利用し、OvXDMシステムのデコードを実現することで、得られるデコードシーケンスがもっと真実値に近づく同時に、重複回数の増加とともに、伝統のデコード方法と比べ、デコードの複雑度を下げ、デコード効率とシステム性能を上げている。以下に、本発明の発明構想と原理を説明する。
【００１８】
本実施例のデコードプロセスは主として前方平滑プロセスと後方平滑プロセスを含む。
前方平滑プロセスの原理はモンテカルロ方法（Monte Carlo methods）の原理と同じである。モンテカルロ方法は、統計学に応用される確率統計理論を指導とする非常に重要な数値計算方法である。その基本的な考えは、求められる問題があるランダムイベント出現の確率、又はあるランダム変数の期待値である場合、ある“実験”の方法により、このイベント出現の頻度でこのランダムイベントの確率を推定する、或いはこのランダム変数のあるデジタル特徴を得ることで、それを問題の解答とする。統計学ではそれをモンテカルロ方法と呼び、それに対応しエンジニアリングでは粒子フィルタ（PF、Particle Filter）と呼ぶ。粒子フィルタの考えはモンテカルロ方法に基づき、粒子セットで確率を示すことであり、いかなる形の状態空間モデルで使え、より精確に観測量と制御量に基づき事後確率分布を示すことが出来る。粒子フィルタの中心となる考えは、事後確率からランダム状態の粒子を抽出することによりその分布を示すことであり、順序重要性のサンプリング方法（Sequential Importance Sampling）である。そのため、粒子フィルタは状態空間に散布するランダムサンプルを見つけることで近似に確率密度関数を示し、サンプル平均値で積分運算を代替し、システム状態の最小分散推定のプロセスである。これらのサンプルは“粒子”と呼ばれるので、粒子フィルタという名前となっている。サンプル数は無限大に近い場合、いかなる形の確立密度分布に近づける。
【００１９】
後方平滑プロセスは前方平滑プロセスの後にあり、前方平滑の推定シーケンス及び対応する粒子重みにより、後から前への順序で、推定された粒子を平滑処理し、より真実な推定シーケンスを得る。
【００２０】
そのため、総合的に見ると、前方後方平滑（FBS、Forward-Backward Smoothing）プロセスは下記計算式に基づいている：
2019537325.tif 000011
その中、
2019537325.tif 000012
と
2019537325.tif 000013
はそれぞれt時刻のフィルタ密度と前方予測密度である。上記公式により、
2019537325.tif 000014
から、
2019537325.tif 000015
〜
2019537325.tif 000016
の取得を繰り返す。上記反復により、辺縁平滑分布は重み粒子クラウドで近似的に説明できる。
【００２１】
前方粒子フィルタは
2019537325.tif 000017
と示され、後方平滑分布は
2019537325.tif 000018
と示される。平滑重みは下記公式で反復に計算される：
2019537325.tif 000019
その中、
2019537325.tif 000020
【００２２】
上記は前方平滑プロセスと後方平滑プロセスの原理説明であり、以下に、前方平滑プロセスと後方平滑プロセスの具体的な説明をする。
【００２３】
一、前方平滑プロセス：
（1）粒子セット
2019537325.tif 000021
を構築する。その中
2019537325.tif 000022
（2）粒子セットの中の各粒子の重要性ウエート
2019537325.tif 000023
を計算する。その中
2019537325.tif 000024
、且つ
2019537325.tif 000025
は
2019537325.tif 000026
を満足する。
（3）粒子セットが一定の条件を満足する場合、それに対しリサンプリングし
2019537325.tif 000027
、新しい粒子セットを得る。
【００２４】
上記前方平滑プロセスでは、t≧1、iのバリューは1~Nsである。前記反復運算により、最終的に最も真実シーケンスに近い粒子分布を見つける。
【００２５】
二、後方平滑プロセス：
上記のように、後方平滑は前方平滑の上で、前方平滑により推定されたシーケンス及び対応する粒子重みにより、後から前への順序により、推定された粒子の再度平滑処理を行い、より真実な推定シーケンスを得る。
【００２６】
（4）FBS初期化
2019537325.tif 000028
を設定する；
2019537325.tif 000029
（5）現在符号と一個後の符号の確率密度
2019537325.tif 000030
を計算する。
（6）帰一化因子
2019537325.tif 000031
を計算する。その中、
2019537325.tif 000032
は前方平滑プロセスで算出されたものである。
（7）後方平滑重み
2019537325.tif 000033
を計算する。具体的には、公式
2019537325.tif 000034
により後方平滑プロセスでの各粒子の重みを計算する。
（8）一定の規則により最も近い粒子を選別し現在符号の推定値とする。例えば、重み最大の粒子を推定値とする。
（9）すべての符号の推定値を算出するまでに上記ステップ（5）〜（8）を繰り返し、これで後方平滑プロセスは終了する。各符号の推定値からなるシーケンスは、最終のデコードシーケンスである。
【００２７】
上記は本発明のOvXDMシステムに適用される前方後方平滑デコード方法、装置及びOvXDMシステムの構想及び原理である。以下に、本発明の詳しい説明をする。
【００２８】
一つの実施例では、図７を参照されたい。本発明開示のOvXDMシステムに適用される前方後方平滑デコード方法は前方平滑ステップS100、後方平滑ステップS300と出力ステップS500を含む。その中、OvXDMシステムがOvTDMシステム、OvFDMシステム、OvCDMシステム、OvSDMシステム又はOvHDMシステムであってよい。図8は、OvXDMシステムの等量畳み込みエンコードモデルである。
【００２９】
前方平滑ステップS100：推定シーケンスの一つ目の符号から最後の符号まで、順次に各符号の対応する粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、前方平滑プロセスの粒子重要性ウエートを得る。具体的には、図９を参照されたい。前方平滑ステップS100はステップS101〜S109を含む。
【００３０】
ステップS101：推定シーケンスXを初期化する。前方平滑プロセスの中であるため、推定シーケンスXを前方平滑推定シーケンスXfと呼ぶ。そのシーケンス長さはデコード待ちシーケンスの長さと同じである。例えば、OvXDMシステム受信側が長さNの符号シーケンスyを受信したとすると、この符号シーケンスyはデコード待ちシーケンスで、重複回数はK、矩形波を多重波形とする；各符号の粒子数はNsであれば、各粒子は一つの重要性ウエート値と対応する。前方平滑推定シーケンスXfの大きさは
2019537325.tif 000035
で、各粒子対応の重要性ウエート値の集合Wfの大きさは
2019537325.tif 000036
である。
【００３１】
ステップS103：前方平滑推定シーケンスXfの一つ目の符号から最後の符号まで、現在符号に対し一つの粒子セットを生成する。上記のように、各符号対応の粒子セットの粒子数はNsである。例えば、OvXDMシステムでは、二元データストリーム{+1、-1}を例とし、各符号の可能なバリューは二種類しかない：+1又は-1。そのため、各符号対応の粒子セットは二つの粒子を含み、それぞれのバリューは+1と-1である。現在符号に対し粒子セットを生成する方法が多い。生成した粒子セットの分布は理論分布に近づけばよい。
【００３２】
ステップS105：現在符号に対し粒子セットを生成した後、現在符号の各粒子とデコード待ちシーケンスの重要性確率密度を計算し、各粒子の重要性ウエートを計算する。一つの実施例では、現在符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートは下記公式により計算されている：
【００３３】
2019537325.tif 000037
【００３４】
その中、
2019537325.tif 000038
は粒子の重要性ウエートで、Nはデコード待ちシーケンス長さで、Nsは現在符号対応の粒子セットの粒子数で、
2019537325.tif 000039
は粒子の重要性確率密度である。これにより、
2019537325.tif 000040
は、実際は粒子の帰一化重要性ウエートであることが分かる。
【００３５】
一つの実施例では、i>1の場合、つまり現在符号は2個目の符号又は以降の符号である場合、現在符号の粒子セットの粒子とデコード待ちシーケンスの重要性確率密度を計算する。一個前の符号の粒子セットの粒子とデコード待ちシーケンスの重要性確率密度を参考してよい。
【００３６】
説明する必要のあるのは、OvXDMシステムでは、受信符号シーケンスyはOvXDMエンコードされたため、推定符号
2019537325.tif 000041
に対しOvXDMエンコードを行ってから、その重要性確率密度を計算する必要がある。
【００３７】
現在符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算した後、ステップS107を行う。
ステップS107：現在符号対応の粒子セットがプリセットの粒子退化条件を満足するかを判断する。満足しない場合、次の符号に進める。即ち次の符号はステップS103から始まる。満足する場合、ステップS109を行う。本ステップS107は現在符号対応の粒子セットの粒子の退化現象が明らかであるかを判断することに使われる。例えば、符号対応の粒子セットの有効粒子容量
2019537325.tif 000042
がある閾値以下となる時に、当該符号対応の粒子セットはリサンプリングを行うように設定してよい。説明する必要のあるのは、前記プリセットの粒子退化条件を満足しないとは、現在符号対応の粒子セット退化現象がひどくないことであり、プリセットの粒子退化条件を満足するとは、現在符号対応の粒子セット退化現象がひどいので、リサンプリングされる必要があることである。
【００３８】
ステップS109：現在符号の粒子セットに対しリサンプリングを行う。リサンプリングは重みの低い粒子を淘汰し、重みの高い粒子に集中することで、退化現象を抑止する。リサンプリングの方法は多くあり、重要性リサンプリング、残差リサンプリング、層別リサンプリングと最適化リサンプリング等を含む。その基本的考えは重みの大きな粒子をコピーし、重みの小さい粒子を淘汰し、リサンプリングにより最後に一つの新しい粒子セットを生成する。リサンプリング見取り図は図１０に示されている。
【００３９】
また、ステップS103記載の“前方平滑推定シーケンスXfの一つ目の符号から到最後の符号まで”は具体的に実現される時に、一つ目の符号からステップS101を行い、ステップS107の判断結果は満足しない場合、及びステップS109以降の場合、最後の符号まで行うかの判断をする。行う場合、前方平滑ステップS100が終了する。そうでなければ、次の符号の処理を行う。即ち、次の符号はまたステップS103から始まり、図9のフローに従い、その以降の各ステップを勧める。
【００４０】
前方平滑ステップS100、つまりステップS101〜S109により、推定シーケンスX（前方平滑推定シーケンスXf）の各符号が対応する粒子セッがありト、各粒子セット中の各粒子は重要性ウエートがある。
【００４１】
後方平滑ステップS300：推定シーケンスX（前方平滑推定シーケンスXf）の最後の符号から一つ目の符号まで、前方平滑ステップS100で得られた粒子重要性ウエートを参照し、順次に各符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、後方平滑プロセスの粒子重要性ウエート得る。一つの実施例では、図１１を参照されたい。後方平滑ステップS300はステップS301〜S305を含む。
【００４２】
ステップS301：前方平滑ステップS100計算の結果により、推定シーケンスX（前方平滑推定シーケンスXf）の最後の符号対応の粒子セットで重要性ウエート最大の粒子をこの符号の推定値とし、並びに推定シーケンスX（前方平滑推定シーケンスXf）の最後の符号対応の粒子セットの各粒子の前方平滑プロセスの粒子重要性ウエートを、推定シーケンスX（前方平滑推定シーケンスXf）の最後の符号対応の粒子セットで対応する各粒子の後方平滑プロセスの粒子重要性ウエートとする。一つの実施例では、もう一つの後方平滑シーケンスXbを設定してもよい。その長さはNである。推定シーケンスX（前方平滑推定シーケンスXf）の最後の符号対応の粒子セットで重要性ウエート最大の粒子を、後方平滑シーケンスXbの最後の符号の推定値とする。下記の形に示してよい：Xb(N)=Xf(max,N)。同時に、推定シーケンスX（前方平滑推定シーケンスXf）の最後の符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを、後方平滑シーケンスXbの重要性ウエートWbに付与する。Wb(1~Ns, N)=Wf(1~Ns, N)と示してよい。
【００４３】
ステップS303：推定シーケンスXの後ろから数えて二個目の符号から一つ目の符号まで、現在符号と一個後の符号の間の確率密度
2019537325.tif 000043
を計算する。説明する必要のあるのは、前方平滑プロセスで推定されたシーケンスはエンコードされていないので、現在時刻符号と一個後の時刻の符号に対しそれぞれ多重波形とK回のOvXDMエンコードを行う後、その確率密度を計算する。本事例は多次元正規分布（Multivariate normal probability density function、mvnpdf）確率密度を採用する。
【００４４】
ステップS305：ステップS303の計算で得られた確率密度、一個後の符号の後方平滑プロセスの粒子重要性ウエート、現在符号の前方平滑プロセスの粒子重要性ウエートにより、現在符号の後方平滑プロセスの粒子重要性ウエートを算出する。一つの実施例では、まず帰一化因子
2019537325.tif 000044
を計算してよい。その中、
2019537325.tif 000045
は前方平滑ステップS100の計算結果である。一つの実施例では、下記公式により現在符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算する：
2019537325.tif 000046
【００４５】
Nsは粒子数で、i、jは粒子のインデックスで、バリューが1~Nsである；xt(k)はt時刻の符号の第k個粒子を示す；
その中、
2019537325.tif 000047
は現在符号の前方平滑プロセスの粒子重要性ウエートであり、
2019537325.tif 000048
は現在符号と一個後の符号の間の確率密度であり、
2019537325.tif 000049
は現在符号の後方平滑プロセスの粒子重要性ウエートである。
【００４６】
もちろん、ステップS303記載の“推定シーケンスXの後ろから数えて二個目の符号から一つ目の符号まで”は上記ステップS103記載の“前方平滑推定シーケンスXfの一つ目の符号から到最後の符号まで”の実現と類似してもよい。ここでは詳しく説明しない。
【００４７】
ステップS500：各符号の対応する粒子セットで後方平滑プロセスの粒子重要性ウエート最大の粒子をこの符号の推定値とし、最終のデコードシーケンスを出力する。言い換えれば、推定シーケンスXの各符号対応の粒子セットで後方平滑プロセスの粒子重要性ウエート最大の粒子をこの符号の推定値とし、最終のデコードシーケンスを出力する。
【００４８】
上記は本発明開示のOvXDMシステムに適用される前方後方平滑デコード方法のフローである。それと相応に、本発明はされにOvXDMシステムを開示している。このOvXDMシステムがOvTDMシステム、OvFDMシステム、OvCDMシステム、OvSDMシステム又はOvHDMシステムであってよい。それはOvXDMシステムに適用される前方後方平滑デコード装置を含む。図１２を参照されたい。OvXDMシステムに適用される前方後方平滑デコード装置、前方平滑ユニット100、後方平滑ユニット300と出力ユニット500を含む。
【００４９】
前方平滑ユニット100は、推定シーケンスの一つ目の符号から最後の符号まで、順次に各符号の対応する粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、前方平滑プロセスの粒子重要性ウエートを得ることに使われる。一つの実施例では、図１３を参照されたい。前方平滑ユニット100は、初期化ユニット101、粒子セット生成ユニット103、重要性確率密度計算ユニット105、重要性ウエート計算ユニット107、判断ユニット109とリサンプリングユニット111を含む。
【００５０】
初期化ユニット101は、推定シーケンスXを初期化することに使われる。その中、推定シーケンスXの長さはデコード待ちシーケンス長さと同じである。前平滑プロセスにあるため、推定シーケンスXを前方平滑推定シーケンスXfと呼ぶ。そのシーケンス長さはデコード待ちシーケンス長さと同じである。例えば、OvXDMシステム受信側が長さNの符号シーケンスyを受信したとすると、この符号シーケンスyはデコード待ちシーケンスであり、重複回数はKで、矩形波を多重波形とする；各符号の粒子数はNsであれば、各粒子は一つの重要性ウエート値と対応する。前方平滑推定シーケンスXfの大きさは
2019537325.tif 000050
であり、各粒子対応の重要性ウエート値の集合Wfの大きさは
2019537325.tif 000051
である。
【００５１】
粒子セット生成ユニット103は、推定シーケンスXの一つ目の符号から最後の符号まで、現在符号に対し一つの粒子セットを生成することに使われる。上記のように、各符号対応の粒子セットの粒子数はNsである。例えば、OvXDMシステムでは、二元データストリーム{+1、-1}を例とし、各符号の可能なバリューは二種類しかない：+1又は-1。そのため、各符号対応の粒子セットは二つの粒子を含み、それぞれのバリューは+1と-1である。現在符号に対し粒子セットを生成する方法が多い。生成した粒子セットの分布は理論分布に近づけばよい。
【００５２】
重要性確率密度計算ユニット105は、現在符号が粒子セットを生成した後、現在符号の各粒子とデコード待ちシーケンスの重要性確率密度を計算することに使われる。一つの実施例では、i>1の場合、つまり現在符号は2個目の符号又は以降の符号である場合、重要性確率密度計算ユニット105は現在符号の粒子セットの粒子とデコード待ちシーケンスの重要性確率密度を計算する。一個前の符号の粒子セットの粒子とデコード待ちシーケンスの重要性確率密度を参考してよい。説明する必要のあるのは、OvXDMシステムでは、受信符号シーケンスyはOvXDMによりエンコードされたため、推定符号
2019537325.tif 000052
に対しOvXDMエンコードを行ってから、その重要性確率密度を計算する必要がある。
【００５３】
重要性ウエート計算ユニット107は、重要性確率密度により各粒子の重要性ウエートを計算することに使われる。一つの実施例では、重要性ウエート計算ユニット107では下記公式により現在符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算している：
2019537325.tif 000053
その中、
2019537325.tif 000054
は粒子の重要性ウエートで、Nはデコード待ちシーケンス長さで、Nsは現在符号対応の粒子セットの粒子数で、
2019537325.tif 000055
は粒子の重要性確率密度である。これにより、
2019537325.tif 000056
は、実際は粒子の帰一化重要性ウエートであることが分かる。
【００５４】
判断ユニット109は、現在符号対応の粒子セットがプリセットの粒子退化条件を満足するかを判断することに使われる。満足しない場合、粒子セット生成ユニット103に通知し一個後の個符号に対し粒子セットを生成する。本判断ユニット109は、現在符号対応の粒子セット中粒子の退化現象が明らかであるかを判断することに使われる。例えば、符号対応の粒子セットの有効粒子容量
2019537325.tif 000057
がある閾値以下となると、当該符号対応の粒子セットはリサンプリングするように設定してよい。
【００５５】
リサンプリングユニット111は、ユニット109の結果が満足であると判断する場合、現在符号の粒子セットに対しリサンプリングを行うことに使われる。リサンプリングユニット111がリサンプリングするのは重みの低い粒子を淘汰し、重みの高い粒子に集中することで、退化現象を抑止する。リサンプリングの方法は多くあり、重要性リサンプリング、残差リサンプリング、層別リサンプリングと最適化リサンプリング等を含む。その基本的考えは重みの大きな粒子をコピーし、重みの小さい粒子を淘汰し、リサンプリングにより最後に一つの新しい粒子セットを生成する。リサンプリングの見取り図は上記附図10に示されている。リサンプリングユニット111は現在符号の粒子に対しリサンプリングする後に、粒子セット生成ユニット103に通知し一個後の符号に対し粒子セットを生成する。
【００５６】
後方平滑ユニット300は、推定シーケンスX（前方平滑推定シーケンスXf）の最後の符号から一つ目の符号まで、前方平滑ユニット100で得られた粒子重要性ウエートを参照し、順次に各符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、後方平滑プロセスの粒子重要性ウエートを得ることに使われる。一つの実施例では、図１４を参照されたい。後方平滑ユニット300は設定ユニット301、確率密度計算ユニット303と重要性ウエート再計算ユニット305を含む。
【００５７】
設定ユニット301は、前方平滑ユニット100の計算結果により、推定シーケンスX（前方平滑推定シーケンスXf）の最後の符号対応の粒子セットで重要性ウエート最大の粒子を、この符号の推定値とし、並びに推定シーケンスX（前方平滑推定シーケンスXf）の最後の符号対応の粒子セットの各粒子の前方平滑プロセスの粒子重要性ウエートを、前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セット対応の各粒子の後方平滑プロセスの粒子重要性ウエートとすることに使われる。一つの実施例では、もう一つの後方平滑シーケンスXbを設定してもよい。その長さはNである。設定ユニット301、推定シーケンスX（前方平滑推定シーケンスXf）の最後の符号対応の粒子セットで重要性ウエート最大の粒子を、後方平滑シーケンスXb最後の符号の推定値とする。下記の形に示される：Xb(N)=Xf(max,N)。同時に、設定ユニット301は、推定シーケンスX（前方平滑推定シーケンスXf）の最後の符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを、後方平滑シーケンスXbの重要性ウエートWbに付与する。Wb(1~Ns, N)=Wf(1~Ns, N)と示される。
【００５８】
確率密度計算ユニット303は、推定シーケンス後ろから数えて二個目の符号から一つ目の符号まで、現在符号と一個後の符号の間の確率密度
2019537325.tif 000058
を計算することに使われる。説明する必要のあるのは、前方平滑プロセスで推定されたシーケンスはエンコードされていないので、現在時刻符号と一個後の時刻の符号に対しそれぞれ多重波形とK回のOvXDMエンコードを行う後、その確率密度を計算する。本事例は多次元正規分布（Multivariate normal probability density function、mvnpdf）確率密度を採用する。
【００５９】
重要性ウエート再計算ユニット305は、現在符号と一個後の符号の間の確率密度が算出された後に、確率密度計算ユニット303の算出した確率密度、一個後の符号の後方平滑プロセスの粒子重要性ウエート、現在符号の前方平滑プロセスの粒子重要性ウエートにより、現在符号の後方平滑プロセスの粒子重要性を算出することに使われる。一つの実施例では、重要性ウエート再計算ユニット305はまず帰一化因子
2019537325.tif 000059
を計算する。その中、
2019537325.tif 000060
は前方平滑ユニット100の算出結果である。一つの実施例では、重要性ウエート再計算ユニット305は、下記公式により現在符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算する：
2019537325.tif 000061
Nsは粒子数で、i、jは粒子のインデックスで、バリューが1~Nsである；xt(k)はt時刻の符号の中の第k個粒子を示す
【００６０】
その中、
2019537325.tif 000062
は現在符号の前方平滑プロセスの粒子重要性ウエートであり、
2019537325.tif 000063
は現在符号と一個後の符号の間の確率密度であり、
2019537325.tif 000064
は現在符号の後方平滑プロセスの粒子重要性ウエートである。
【００６１】
出力ユニット500は、各符号の対応する粒子セットで後方平滑プロセスの粒子重要性ウエート最大の粒子をこの符号の推定値とし、最終のデコードシーケンスを出力することに使われる。言い換えれば、推定シーケンスXの各符号対応の粒子セットの後方平滑プロセスの粒子重要性ウエート最大の粒子を、この符号の推定値とし、最終のデコードシーケンスを出力する。
【００６２】
上記は本発明開示のOvXDMシステム及びOvXDMシステムに適用される前方後方平滑デコード装置である。
【００６３】
本発明はデコードプロセスで、各符号に対し粒子セットを生成する時に、未知のシーケンスに対し、初期段階でその粒子分布が分からないため、まずランダムにサンプルを生成し、粒子と観測値の重要性ウエートを計算し、粒子の信頼性を判断し、一定の準則に従い、粒子サンプルに対しリサンプリングし、重みの小さい粒子を淘汰し、重み大きな粒子を複製し、順次に反復計算を繰り返し、最終的に割りと信頼できる出力値を算出する。反復回数が高いほど、得られる結果の精確度が高い。また、粒子の退化現象は粒子フィルタの最大欠陥であり、粒子フィルタの発展を制約している。粒子退化問題を解決する有効方法の一つは粒子に対しリサンプリングすることである。粒子フィルタは、非リニア、非ガウス問題のパラメータ推定と状態フィルタの面では独特の優勢があるので、大きな発展空間があり、成熟した色々な異なる最適化手法をリサンプリングプロセスに導入し、より早くシステム確率特徴を反映する代表的な“粒子”を見つける。
【００６４】
前記の実施例では、前方平滑と後方平滑の二つのプロセスにより、十分に粒子間の相互情報を利用し、OvXDMシステムのデコードを実現することで、得られるデコードシーケンスがもっと真実値に近づく同時に、重複回数の増加とともに、伝統のデコード方法と比べ、デコードの複雑度を下げ、デコード効率とシステム性能を上げている。
【００６５】
本発明のもう一つの実施例のデコードプロセスは主として前方フィルタリングプロセスと後方情報フィルタリングプロセスを含む。
【００６６】
前方平滑プロセスの原理はモンテカルロ方法（Monte Carlo methods）の原理と同じである。モンテカルロ方法は、統計学に応用される確率統計理論を指導とする非常に重要な数値計算方法である。その基本的な考えは、求められる問題があるランダムイベント出現の確率、又はあるランダム変数の期待値である場合、ある“実験”の方法により、このイベント出現の頻度でこのランダムイベントの確率を推定する、或いはこのランダム変数のあるデジタル特徴を得ることで、それを問題の解答とする。統計学ではそれをモンテカルロ方法と呼び、それに対応しエンジニアリングでは粒子フィルタ（PF、Particle Filter）と呼ぶ。粒子フィルタの考えはモンテカルロ方法に基づき、粒子セットで確率を示すことであり、いかなる形の状態空間モデルで使え、より精確に観測量と制御量に基づき事後確率分布を示すことが出来る。粒子フィルタの中心となる考えは、事後確率からランダム状態の粒子を抽出することによりその分布を示すことであり、順序重要性のサンプリング方法（Sequential Importance Sampling）である。そのため、粒子フィルタは状態空間に散布するランダムサンプルを見つけることで近似に確率密度関数を示し、サンプル平均値で積分運算を代替し、システム状態の最小分散推定のプロセスである。これらのサンプルは“粒子”と呼ばれるので、粒子フィルタという名前となっている。サンプル数は無限大に近い場合、いかなる形の確立密度分布に近づける。
【００６７】
後方平滑プロセスは前方平滑プロセスの後にあり、前方平滑の推定シーケンス及び対応する粒子重みにより、後から前への順序で、推定された粒子を平滑処理し、より真実な推定シーケンスを得る。
【００６８】
そのため、総合的に見ると、ダブルフィルタ平滑（TFS，Two-Filter Smoothing）プロセスでは、
2019537325.tif 000065
は後方情報フィルタを示し、
2019537325.tif 000066
で下記計算式により算出されている：
2019537325.tif 000067
その中、
2019537325.tif 000068
は
2019537325.tif 000069
の確率密度ではない。実際はそれの
2019537325.tif 000070
の積分が有限でないことがある。
ダブルフィルタ平滑は、その平滑分布が前方フィルタと
2019537325.tif 000071
での補助確率分布
2019537325.tif 000072
により算出されている。当該補助密度は人工分布シーケンス
2019537325.tif 000073
により定義されている。
2019537325.tif 000074
そのため、上記公式と結び合わせ下記のように示す。
2019537325.tif 000075
逆に、後方情報フィルタ再帰による重み付け粒子のプロセスは
2019537325.tif 000076
と示される。
【００６９】
辺縁平滑
2019537325.tif 000077
は前方フィルタ（FF、Forward Filter）と後方情報フィルタ（BIF、Backward Information Filter）の組み合わせにより算出されている。
2019537325.tif 000078
上記計算式の中の積分をモンテカルロ前方フィルタクラウド
2019537325.tif 000079
で下記のように示される。
2019537325.tif 000080
最後、粒子クラウドは後方フィルタクラウド
2019537325.tif 000081
を使い下記のように示される：
2019537325.tif 000082
その中、粒子重みは
2019537325.tif 000083
と示される。
【００７０】
上記は前方フィルタと後方情報フィルタのダブルフィルタを含める原理説明であり、以下に、前方フィルタプロセスと後方情報フィルタのプロセスの具体的な説明をする。
【００７１】
一、前方フィルタプロセス：
（1）粒子セット
2019537325.tif 000084
を構築する。その中
2019537325.tif 000085
（2）粒子セットで各粒子の重要性ウエート
2019537325.tif 000086
を計算する。その中
2019537325.tif 000087
は
2019537325.tif 000088
を満足する。
（3）粒子セットが一定の条件を満足する時にそれに対しリサンプリングする
2019537325.tif 000089
、新しい粒子セットを得る。
【００７２】
前記プロセスでは、t≧1、iのバリューは1~Nである。前記繰り返される反復運算により、最終的に前方フィルタの最も真実シーケンスに近い粒子分布を得る。
【００７３】
二、後方情報フィルタプロセス：
上記のように、後方情報フィルタは前方フィルタの上で、前方フィルタの推定したシーケンス及び対応の粒子重みにより、後から前への順序に従い、推定された粒子に対し再度後方フィルタ処理を行うことで、より真実な推定シーケンスを得る。その中、後方情報フィルタの得た粒子重みは、人造分布シーケンス
2019537325.tif 000090
により算出されている。
【００７４】
（4）BIF初期化
後方情報フィルタシーケンスの最後の符号の粒子セット及び対応の粒子重みを初期化する。
（5）人工分布シーケンス
2019537325.tif 000091
を構築する。
2019537325.tif 000092
（6）後方情報フィルタプロセスの粒子重みを計算する。
デコード待ちシーケンスと推定粒子の間の確率密度
2019537325.tif 000093
を計算してから、公式
2019537325.tif 000094
によりそれを後方情報フィルタプロセスの補助確率密度とし、得られる後方情報フィルタ補助確率密度により各粒子に対しその後方情報粒子帰一化重み
2019537325.tif 000095
を求める。
（7）粒子セットが一定の条件を満足する時にそれに対しリサンプリングする。このステップは後方情報フィルタプロセスで必須ではなく、実際のシステム需要により決めてよい。目的は推定される粒子が最も真実シーケンスに近づけることを確保し、推定の正確性を上げることである。
【００７５】
ステップ（7）の後で、推定シーケンスの各符号の前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートと後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを得た。前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートと後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエートにより、ダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートを計算する。例えば、推定シーケンスの中の各符号に対し、公式
2019537325.tif 000096
により各符号のダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートを計算する。その中、
2019537325.tif 000097
はダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートであり、
2019537325.tif 000098
は同一符号の前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートであり、
2019537325.tif 000099
は同一符号の後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエートである。最後に、一定の規則に従い推定シーケンスから最も真実符号に近い粒子を選別する。例えば、各符号対応の粒子セットでダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエート最大の粒子を、この符号の推定値とし、最終のデコードシーケンスを出力する。
【００７６】
上記は本発明のOvXDMシステムに適用されるダブルフィルタ平滑デコード方法、装置及びOvXDMシステムの構想及び原理である。以下に、本発明を詳しく説明する。
【００７７】
一つの実施例では、図１５を参照されたい。本発明開示のOvXDMシステムに適用されるダブルフィルタ平滑デコード方法は、前方フィルタステップS100、後方情報フィルタステップS300、ダブルフィルタ重み計算ステップS400と出力ステップS500を含む。その中、OvXDMシステムはOvTDMシステム、OvFDMシステム、OvCDMシステム、OvSDMシステム又はOvHDMシステムであってよい。図８は、OvXDMシステムの等量畳み込みエンコードモデルである。
【００７８】
前方フィルタステップS100：推定シーケンスの一つ目の符号から最後の符号まで、順次に各符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを得る。具体的には、図９を参照されたい。前方フィルタステップS100はステップS101〜S109を含む。
【００７９】
ステップS101：推定シーケンスXを初期化する。前方フィルタプロセスにあるため、推定シーケンスXを前方フィルタ推定シーケンスXfと呼ぶ。そのシーケンス長さはデコード待ちシーケンス長さと同じである。例えば、OvXDMシステム受信側が長さNの符号シーケンスyを受信したとすると、この符号シーケンスyはデコード待ちシーケンスであり、重複回数はKで、矩形波を多重波形とする；各符号の粒子数はNsであれば、各粒子は一つの重要性ウエート値と対応する。前方フィルタ推定シーケンスXfの大きさは
2019537325.tif 000100
であり、各粒子対応の重要性ウエート値の集合Wfの大きさは
2019537325.tif 000101
である。
【００８０】
ステップS103：前方フィルタ推定シーケンスXfの一つ目の符号から最後の符号まで、現在符号に対し一つの粒子セットを生成する、上記のように、各符号対応の粒子セットの粒子数はNsである。例えば、OvXDMシステムでは、二元データストリーム{+1、-1}を例とし、各符号の可能なバリューは+1又は-1の二種類がある。そのため、各符号対応の粒子セットは二種類の粒子があり、バリューはそれぞれ+1と-1である。現在符号に対し粒子セットを生成する方法が多い。生成した粒子セットの分布は理論分布に近づけばよい。
【００８１】
ステップS105：現在符号に対し粒子セットを生成した後、現在符号の各粒子とデコード待ちシーケンスの重要性確率密度を計算し、各粒子の重要性ウエートを計算する。一つの実施例では、現在符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートは下記公式により計算されている：
2019537325.tif 000102
その中、
2019537325.tif 000103
は粒子の重要性ウエートで、Nはデコード待ちシーケンス長さで、Nsは現在符号対応の粒子セットの粒子数で、
2019537325.tif 000104
は粒子の重要性確率密度である。これにより、
2019537325.tif 000105
は、実質上は帰一化重要性ウエートであることが分かる。
【００８２】
一つの実施例では、i>1の場合、つまり現在符号は2個目の符号又は以降の符号である場合、現在符号の粒子セットの粒子とデコード待ちシーケンスの重要性確率密度を計算する。一個前の符号の粒子セットの粒子とデコード待ちシーケンスの重要性確率密度を参考してよい。
【００８３】
説明する必要のあるのは、OvXDMシステムでは、受信符号シーケンスyはOvXDMによりエンコードされたため、推定の符号粒子に対しOvXDMエンコードを行ってから、その重要性確率密度を計算する必要がある。
【００８４】
現在符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算した後、ステップS107を行う。
ステップS107：現在符号対応の粒子セットがプリセットの粒子退化条件を満足するかを判断する。満足しない場合、次の符号に進める。つまり次の符号はステップS103から進める。満足する場合、ステップS109を行う。本ステップS107は現在符号対応の粒子セットの粒子の退化現象が明らかであるかを判断することに使われる。例えば、符号対応の粒子セットの有効粒子容量
2019537325.tif 000106
がある閾値以下となる場合、当該符号対応の粒子セットはリサンプリングするように設定してよい。説明する必要のあるのは、前記プリセットの粒子退化条件を満足しないとは、現在符号対応の粒子セット退化現象がひどくないことであり、プリセットの粒子退化条件を満足するとは、現在符号対応の粒子セット退化現象がひどいので、リサンプリングされる必要があることである。
【００８５】
ステップS109：現在符号の粒子セットに対しリサンプリングを行う。リサンプリングは重みの低い粒子を淘汰し、重みの高い粒子に集中することで、退化現象を抑止する。リサンプリングの方法は多くあり、重要性リサンプリング、残差リサンプリング、層別リサンプリングと最適化リサンプリング等を含む。その基本的考えは重みの大きな粒子をコピーし、重みの小さい粒子を淘汰し、リサンプリングにより最後に一つの新しい粒子セットを生成する。リサンプリング見取り図は附図10に示されている。
【００８６】
また、ステップS103記載の“前方フィルタ推定シーケンスXfの一つ目の符号から最後の符号まで”は具体的に実現される時に、一つ目の符号からステップS101を行い、ステップS107の判断結果は満足しない場合、及びステップS109以降の場合、最後の符号まで行うかの判断をする。そうする場合、前方平滑ステップS100が終了する。そうしない場合、次の符号の処理に進める。即ち、次の符号はまたステップS103から始まり、図16に示されるフローに従い、引き続き各ステップを進める。
【００８７】
前方平滑ステップS100、つまりステップS101〜S109により、推定シーケンスX（前方フィルタ推定シーケンスXf）の各符号は対応する粒子セットがあり、各粒子セットの各粒子は重要性ウエートがある。
【００８８】
後方情報フィルタステップS300：推定シーケンスX（前方フィルタ推定シーケンスXf）の最後の符号一つ目の符号まで、順次に各符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを得る。一つの実施例では、図１６を参照されたい。後方情報フィルタステップS300はステップS301〜S311を含む。
【００８９】
ステップS301：前方フィルタステップS100の計算結果により、推定シーケンスX（前方フィルタ推定シーケンスXf）で最後の符号対応の粒子セットで重要性ウエート最大の粒子をこの符号の推定値とし、並びに推定シーケンスX（前方フィルタ推定シーケンスXf）で最後の符号対応の粒子セットで各粒子の前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを、推定シーケンスXの最後の符号対応の粒子セットで対応する各粒子の後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエートとする。一つの実施例では、もう一つの後方情報フィルタシーケンスXbを設定してもよい。その長さがNである。推定シーケンスX（前方フィルタ推定シーケンスXf）で最後の符号対応の粒子セットで重要性ウエート最大の粒子を、後方情報フィルタシーケンスXbの最後の符号の推定値とする。下記のような形に示される：Xb(N)=Xf(max,N)。同時に、推定シーケンスX（前方フィルタ推定シーケンスXf）で最後の符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを、後方情報フィルタシーケンスXbの重要性ウエートWbに付与する。Wb(1~Ns, N)=Wf(1~Ns, N)と示される。
【００９０】
ステップS303：人工分布シーケンスを構築する。その中、当該人工分布シーケンスの長さはデコード待ちシーケンス長さと同じである。一つの実施例では、構築される人工分布シーケンスは：
2019537325.tif 000107
である；その中、
2019537325.tif 000108
は当該人工分布シーケンスである；xtはt時刻の符号である。
【００９１】
ステップS305：推定シーケンスXの最後の符号から一つ目の符号まで、デコード待ちシーケンスと現在符号の各粒子の確率密度を計算する；デコード待ちシーケンスと現在符号の各粒子の確率密度と前記人工分布シーケンスにより、現在符号各粒子の後方情報フィルタプロセスの補助確率密度を計算する。一つの実施例では、公式
2019537325.tif 000109
により、現在符号各粒子の後方情報フィルタプロセスの補助確率密度を計算している。その中
2019537325.tif 000110
はデコード待ちシーケンスと現在符号の各粒子の確率密度を示す。説明する必要のあるのは、前方フィルタプロセスで推定したシーケンスはエンコードされていないので、推定する粒子に対しまず多重波形とK回のOvXDMエンコードを行ってから、デコード待ちシーケンスとその確率密度を計算する。本事例は多次元正規分布（Multivariate normal probability density function、mvnpdf）確率密度を採用する。
【００９２】
もちろん、ステップS305記載の“推定シーケンスXの最後の符号から一つ目の符号まで”は上記ステップS103記載の“前方フィルタ推定シーケンスXfの一つ目の符号から最後の符号まで”の実現と類似してもよい。ここでは詳しく説明しない。
【００９３】
ステップS307：現在符号の各粒子の後方情報フィルタプロセスの補助確率密度により、それぞれ各粒子の後方情報フィルタプロセスの重要性ウエートを計算する。一つの実施例では、公式
2019537325.tif 000111
により各粒子の後方情報フィルタプロセスの重要性ウエートを計算している。その中、
2019537325.tif 000112
は粒子の後方情報フィルタ重要性ウエートで、Nはデコード待ちシーケンス長さで、Nsは現在符号対応の粒子セットの粒子数で、
2019537325.tif 000113
は粒子の補助確率密度である。これにより、算出された各粒子の後方情報フィルタプロセスの重要性ウエートは、実際は帰一化重要性ウエートであることが分かる。
【００９４】
ステップS309：現在符号の後方情報フィルタプロセスの重要性ウエートにより、現在符号対応の粒子セットがプリセットの粒子退化条件を満足するかを判断する。満足しない場合、一個前の符号に進める。即ち、現在符号の一個前の符号はステップS305から進める。満足する場合、ステップS311を行う。本ステップS309はステップS107の目的と同じであり、二つのステップの粒子退化条件は同じでも同じでなくてもよい。
【００９５】
ステップS311：現在符号の粒子セットに対しリサンプリングを行う。本ステップS311の方法と原理はステップS109と類似している。ここでは詳しく説明しない。ステップS309とステップS311は必須ではなく、実際のシステム需求により決めればよい。目的は推定される粒子が最も真実シーケンスに近づき、推定の正確性を上げることである。
【００９６】
ダブルフィルタ重み計算ステップS400：前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートと後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエートにより、ダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートを計算する。一つの実施例では、ダブルフィルタ重み計算ステップでは、下記公式により、ダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートを計算している：
2019537325.tif 000114
その中、
2019537325.tif 000115
はダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートを示し、
2019537325.tif 000116
は前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを示し、
2019537325.tif 000117
は後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを示す；xt(k)はt時刻の符号の第k個粒子を示し、符号~は後方プロセスを示す。
【００９７】
出力ステップS500：ダブルフィルタ重み計算ステップS400の計算結果により、デコードシーケンスを出力する。一つの実施例では、出力ステップS500は、各符号対応の粒子セットでダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエート最大の粒子を、此符号の推定値とし、最終のデコードシーケンスを出力する。
【００９８】
上記は本発明開示のOvXDMシステムに適用されるダブルフィルタ平滑デコード方法のフローである。それと相応に、本発明はOvXDMシステムをも開示している。このOvXDMシステムがOvTDMシステム、OvFDMシステム、OvCDMシステム、OvSDMシステム又はOvHDMシステムであってよい。それはOvXDMシステムに適用されるダブルフィルタ平滑デコード装置を含む。図１７を参照されたい。OvXDMシステムに適用されるダブルフィルタ平滑デコード装置は、前方フィルタユニット100、後方情報フィルタユニット300、ダブルフィルタ重み計算ユニット400と出力ユニット500を含む。
【００９９】
前方フィルタユニット100は、推定シーケンスの一つ目の符号から最後の符号まで、順次に各符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを得ることに使われる。一つの実施例では、図１８を参照されたい。前方フィルタユニット100は、初期化ユニット101、粒子セット生成ユニット103、重要性確率密度計算ユニット105、重要性ウエート計算ユニット107、第一判断ユニット109aと第一リサンプリングユニット111aを含む。
【０１００】
初期化ユニット101は、推定シーケンスXを初期化することに使われる。その中、推定シーケンスXの長さはデコード待ちシーケンス長さと同じである。前方フィルタプロセスにあるため、推定シーケンスXを前方フィルタ推定シーケンスXfと呼ぶ。そのシーケンス長さはデコード待ちシーケンス長さと同じである。例えば、OvXDMシステム受信側が長さNの符号シーケンスyを受信したとすると、この符号シーケンスyはデコード待ちシーケンスであり、重複回数はKで、矩形波を多重波形とする；各符号の粒子数はNsであれば、各粒子は一つの重要性ウエート値と対応する。前方フィルタ推定シーケンスXfの大きさは
2019537325.tif 000118
、各粒子対応の重要性ウエート値の集合Wfの大きさは
2019537325.tif 000119
である。
【０１０１】
粒子セット生成ユニット103は、推定シーケンスXの一つ目の符号から最後の符号まで、現在符号に対し一つの粒子セットを生成することに使われる。上記のように、各符号対応の粒子セットの粒子数はNs。例えば、OvXDMシステムでは、二元データストリーム{+1、-1}を例とし、各符号の可能なバリューは+1又は-1の二種類がある。そのため、各符号対応の粒子セットは二種類の粒子があり、バリューはそれぞれ+1と-1である。現在符号に対し粒子セットを生成する方法が多い。生成した粒子セットの分布は理論分布に近づけばよい。
【０１０２】
重要性確率密度計算ユニット105は、現在符号が粒子セットを生成した後、現在符号の各粒子とデコード待ちシーケンスの重要性確率密度を計算することに使われる。一つの実施例では、i>1の場合、つまり現在符号は2個目の符号又は以降の符号である場合、重要性確率密度計算ユニット105は現在符号の粒子セットの粒子とデコード待ちシーケンスの重要性確率密度を計算する。一個前の符号の粒子セットの粒子とデコード待ちシーケンスの重要性確率密度を参考してよい。説明する必要のあるのは、OvXDMシステムでは、受信符号シーケンスyはOvXDMによりエンコードされたため、推定する符号粒子
2019537325.tif 000120
に対しOvXDMエンコードを行ってから、その重要性確率密度を計算する必要がある。
【０１０３】
重要性ウエート計算ユニット107は、重要性確率密度により各粒子の重要性ウエートを計算することに使われる。一つの実施例では、重要性ウエート計算ユニット107は下記公式により現在符号対応の粒子セットで各粒子の帰一化重要性ウエートを計算している：
【０１０４】
2019537325.tif 000121
その中、
2019537325.tif 000122
は粒子の重要性ウエートで、Nはデコード待ちシーケンス長さで、Nsは現在符号対応の粒子セットの粒子数で、
2019537325.tif 000123
は粒子の重要性確率密度である。これにより、
2019537325.tif 000124
実質上は帰一化重要性ウエートであることが分かる。
【０１０５】
第一判断ユニット109a、現在符号対応の粒子セットがプリセットの粒子退化条件を満足するかを判断することに使われる。満足しない場合、粒子セット生成ユニット103に通知し一個後の個符号に対し粒子セットを生成する。本判断ユニット109は、現在符号対応の粒子セット中粒子の退化現象が明らかであるかを判断することに使われる。例えば、符号対応の粒子セットの有効粒子容量
2019537325.tif 000125
がある閾値以下となる場合、当該符号対応の粒子セットはリサンプリングするように設定してよい。
【０１０６】
第一リサンプリングユニット111aは、第一判断ユニット109aの結果が満足である場合、現在符号の粒子セットに対しリサンプリングを行うことに使われる。第一リサンプリングユニット111aは現在符号の粒子セットに対しリサンプリングしてから、粒子セット生成ユニット103に通知し一個後の符号に対し粒子セットを生成する。
【０１０７】
第一リサンプリングユニット111aのリサンプリングは重みの低い粒子を淘汰し、重みの高い粒子に集中することで、退化現象を抑止するためである。リサンプリングの方法は多くあり、重要性リサンプリング、残差リサンプリング、層別リサンプリングと最適化リサンプリング等を含む。その基本的考えは重みの大きな粒子をコピーし、重みの小さい粒子を淘汰し、リサンプリングにより最後に一つの新しい粒子セットを生成する。リサンプリングの見取り図は上記附図10に示されている。
【０１０８】
後方情報フィルタユニット300は、推定シーケンスX（前方フィルタ推定シーケンスXf）の最後の符号一つ目の符号まで、順次に各符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを得る。一つの実施例では、図１９を参照されたい。後方情報フィルタユニット300は、設定ユニット301、人工分布シーケンス構築ユニット302、確率密度計算ユニット303、補助確率密度計算ユニット307と重要性ウエート再計算ユニット305を含む。一つの実施例では、第二判断ユニット311と第二リサンプリングユニット313を含んでもよい。
【０１０９】
設定ユニット301は、前方フィルタユニット100の計算結果により、推定シーケンスX（前方フィルタ推定シーケンスXf）で最後の符号対応の粒子セットで重要性ウエート最大の粒子をこの符号の推定値とし、並びに推定シーケンスX（前方フィルタ推定シーケンスXf）で最後の符号対応の粒子セットで各粒子の前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを、推定シーケンスXの最後の符号対応の粒子セットで対応する各粒子の後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエートとすることに使われる。一つの実施例では、もう一つの後方平滑シーケンスXbを設定してもよい。その長さはNである。設定ユニット301は、推定シーケンスX（前方フィルタ推定シーケンスXf）で最後の符号対応の粒子セットで重要性ウエート最大の粒子を、後方平滑シーケンスXb最後の符号の推定値とする。下記のような形に示してよい：Xb(N)=Xf(max,N)。同時に、設定ユニット301は、推定シーケンスX（前方フィルタ推定シーケンスXf）で最後の符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを、後方平滑シーケンスXbの重要性ウエートWbに付与する。Wb(1~Ns, N)=Wf(1~Ns, N)と示してよい。
【０１１０】
人工分布シーケンス構築ユニット302は、人工分布シーケンスを構築することに使われる。その中、当該人工分布シーケンスの長さはデコード待ちシーケンス長さと同じである。一つの実施例では、人工分布シーケンス構築ユニット302は下記計算式により前記人工分布シーケンスを構築する：
2019537325.tif 000126
その中、
2019537325.tif 000127
は前記人工分布シーケンスを示す。
【０１１１】
確率密度計算ユニット303、前記推定シーケンス最後の符号から一つ目の符号まで、デコード待ちシーケンスと現在符号の各粒子の確率密度を計算することに使われる。説明する必要のあるのは、前方フィルタプロセスで推定したシーケンスはエンコードされていないので、推定する粒子に対しまず多重波形とK回のOvXDMエンコードを行ってから、デコード待ちシーケンスとその確率密度を計算する。本事例は多次元正規分布（Multivariate normal probability density function、mvnpdf）確率密度を採用する。
【０１１２】
補助確率密度計算ユニット307は、デコード待ちシーケンスと現在符号の各粒子の確率密度と前記人工分布シーケンスにより、現在符号各粒子の後方情報フィルタプロセスの補助確率密度を計算することに使われる。一つの実施例では、補助確率密度計算ユニット307は公式
2019537325.tif 000128
により計算している。その中、
2019537325.tif 000129
はデコード待ちシーケンスと現在符号各粒子の確率密度を示す。重要性ウエート再計算ユニット305は、現在符号の各粒子の後方情報フィルタプロセスの補助確率密度により、それぞれ各粒子の後方情報フィルタプロセスの重要性ウエートを計算することに使われる。一つの実施例では、公式
2019537325.tif 000130
により各粒子の後方情報フィルタプロセスの重要性ウエートを計算している。その中、
2019537325.tif 000131
は粒子の後方情報フィルタ重要性ウエートで、Nはデコード待ちシーケンス長さで、Nsは現在符号対応の粒子セットの粒子数で、
2019537325.tif 000132
は粒子の補助確率密度である。これにより、算出された各粒子の後方情報フィルタプロセスの重要性ウエートは、実際は帰一化重要性ウエートであることが分かる。
【０１１３】
第二判断ユニット311は、現在符号の後方情報フィルタプロセスの重要性ウエートにより、現在符号対応の粒子セットがプリセットの粒子退化条件を満足するかを判断することに使われる。満足する場合、第二リサンプリングユニットに通知し現在符号の粒子セットに対しリサンプリングする。満足しない場合、確率密度計算ユニット307に通知し一個前の符号に対し計算する。第二判断ユニット311は第一判断ユニット109aと類似し、両者の粒子退化条件は同じでも同じでなくてもよい。ここでは詳しく説明しない。
【０１１４】
第二リサンプリングユニット313は、第二判断ユニット311の結果が満足である場合、現在符号の粒子セットに対しリサンプリングを行うことに使われる。第二リサンプリングユニット313は現在符号の粒子セットに対しリサンプリングし、確率密度計算ユニット307に通知し一個前の符号に対し計算する。第二リサンプリングユニット313は第一リサンプリングユニット111aと類似している。ここでは詳しく説明しない。
【０１１５】
ダブルフィルタ重み計算ユニット400は、前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートと後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエートにより、ダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートを計算することに使われる。一つの実施例では、ダブルフィルタ重み計算ユニット50下記公式により、ダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートを計算している：
2019537325.tif 000133
その中、
2019537325.tif 000134
はダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートを示し、
2019537325.tif 000135
は前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを示し、
2019537325.tif 000136
表示後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエート。
【０１１６】
出力ユニット500は、ダブルフィルタ重み計算ユニット400の計算結果により、デコードシーケンスを出力することに使われる。一つの実施例では、出力ユニット500は、各符号対応の粒子セットでダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエート最大の粒子を、この符号の推定値とし、最終のデコードシーケンスを出力することに使われる。
【０１１７】
上記は本発明開示のOvXDMシステム及びOvXDMシステムに適用されるダブルフィルタ平滑デコード装置である。
【０１１８】
本発明はデコードプロセスで、各符号に対し粒子セットを生成する時に、未知のシーケンスに対し、初期段階でその粒子分布が分からないため、まずランダムにサンプルを生成し、粒子と観測値の重要性ウエートを計算し、粒子の信頼性を判断し、一定の準則に従い、粒子サンプルに対しリサンプリングし、重みの小さい粒子を淘汰し、重み大きな粒子を複製し、順次に反復計算を繰り返し、最終的に割りと信頼できる出力値を算出する。反復回数が高いほど、得られる結果の精確度が高い。また、粒子の退化現象は粒子フィルタの最大欠陥であり、粒子フィルタの発展を制約している。粒子退化問題を解決する有効方法の一つは粒子に対しリサンプリングすることである。粒子フィルタは、非リニア、非ガウス問題のパラメータ推定と状態フィルタの面では独特の優勢があるので、大きな発展空間があり、成熟した色々な異なる最適化手法をリサンプリングプロセスに導入し、より早くシステム確率特徴を反映する代表的な“粒子”を見つける。
【０１１９】
本発明は前方フィルタと後方情報フィルタによりそれぞれ符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、前方フィルタの粒子重要性ウエートと後方情報フィルタの粒子重要性ウエートと結び合わせ選別し、最終のデコードシーケンスを出力する。このプロセスでは、十分に粒子間の相互情報を利用し、OvXDMシステムのデコードを実現することで、得られるデコードシーケンスがもっと真実値に近づく同時に、重複回数の増加とともに、伝統のデコード方法と比べ、デコードの複雑度を下げ、デコード効率とシステム性能を上げている。
【０１２０】
上記内容は具体的な実施方法と結び合わせ、本発明に対しさらなる詳しい説明であり、本発明の具体的な実施はこれらの説明に限られると見なしてはならない。本発明の所属技術分野の一般技術者にとっては、本発明の構想を逸脱しない前提では、また若干簡単な演繹や差し替えを行うことができるのである。
【図１】
2019537325.tif 000176
【図２】
2019537325.tif 000177
【図３】
2019537325.tif 000178
【図４】
2019537325.tif 000179
【図５】
2019537325.tif 000180
【図６】
2019537325.tif 000181
【図７】
2019537325.tif 000182
【図８】
2019537325.tif 000183
【図９】
2019537325.tif 000184
【図１０】
2019537325.tif 000185
【図１１】
2019537325.tif 000186
【図１２】
2019537325.tif 000187
【図１３】
2019537325.tif 000188
【図１４】
2019537325.tif 000189
【図１５】
2019537325.tif 000190
【図１６】
2019537325.tif 000191
【図１７】
2019537325.tif 000192
【図１８】
2019537325.tif 000193
【図１９】
2019537325.tif 000194
【手続補正書】
【提出日】平成31年4月8日(2019.4.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
前方後方デコード方法であって、下記ステップを含む：
前方ステップ：推定シーケンスの一つ目の符号から最後の符号まで、順次に各符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、前方プロセスの粒子重要性ウエートを得る；
後方ステップ：前記推定シーケンスの最後の符号から一つ目の符号まで、前方ステップで得られた粒子重要性ウエートを参照し、順次に各符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算し、得到後方プロセスの粒子重要性ウエート；
出力ステップ：各符号対応の推定値を取り、最終のデコードシーケンスを出力する。
【請求項２】
請求項1記載のデコード方法において、
前記出力ステップは：各符号対応の粒子セットの後方プロセスの粒子重要性ウエート最大の粒子をこの符号の推定値とし、最終のデコードシーケンスを出力する。
【請求項３】
請求項1記載のデコード方法において、
前記後方ステップ後は、さらに下記を含む：
ダブルフィルタ重み計算ステップ：前方プロセスの粒子重要性ウエートと後方プロセスの粒子重要性ウエートにより、ダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートを計算する；
前記出力ステップは：各符号対応の粒子セットでダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエート最大の粒子を、この符号の推定値とし、最終のデコードシーケンスを出力する。
【請求項４】
請求項1記載のデコード方法において、
前記前方ステップは下記を含む：
推定シーケンスを初期化し、その中、前記推定シーケンスの長さはデコード待ちシーケンス長さと同じである；
推定シーケンスの一つ目の符号から最後の符号まで：現在符号に対し一つの粒子セットを生成する；現在符号の各粒子とデコード待ちシーケンスの重要性確率密度を計算し、各粒子の重要性ウエートを計算する；現在符号対応の粒子セットがプリセットの粒子退化条件を満足するかを判断し、満足する場合、現在符号の粒子セットに対しリサンプリングする；満足しない場合、次の符号に進める。
【請求項５】
請求項４記載のデコード方法において、
前方ステップ中、下記公式により現在符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエートを計算する：
2019537325.tif 000195
その中、
2019537325.tif 000196
は粒子の重要性ウエートで、Nはデコード待ちシーケンス長さで、Nsは現在符号対応の粒子セットの粒子数で、
2019537325.tif 000197
は粒子の重要性確率密度である。
【請求項６】
請求項２記載のデコード方法において、前記後方ステップは下記を含む：
前方ステップの計算結果により、前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セットで重要性ウエート最大の粒子をこの符号の推定値とし、並びに前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セットの各粒子の前方プロセスの粒子重要性ウエートを、前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セット対応の各粒子の後方プロセスの粒子重要性ウエートとする；
前記推定シーケンス後ろから数えて二個目の符号から一つ目の符号まで：現在符号と一個後の符号の間の確率密度を計算する；この確率密度、一個後の符号の後方プロセスの粒子重要性ウエート、現在符号の前方プロセスの粒子重要性ウエートにより、現在符号の後方プロセスの粒子重要性ウエートを算出する。
【請求項７】
請求項６記載のデコード方法において、後方ステップで、下記公式により各符号対応の粒子セットで各粒子の重要性ウエート計算する：
2019537325.tif 000198
Nsは現在符号対応の粒子セットの粒子数で、iとj表示粒子インデックス、バリューは1~Nsである; xtはt時刻の符号を示す；
その中、
2019537325.tif 000199
は現在符号の前方プロセスの粒子重要性ウエートであり、
2019537325.tif 000200
は現在符号と一個後の符号の間の確率密度であり、
2019537325.tif 000201
は現在符号後方プロセスの粒子重要性ウエートである。
【請求項８】
請求項３記載のデコード方法において、前記後方ステップは下記を含む：
前方ステップの計算結果により、前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セットで重要性ウエート最大の粒子をこの符号の推定値とし、並びに前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セットで各粒子の前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを、前記推定シーケンスの最後の符号対応の粒子セット対応の各粒子の後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエートとする；
一つの人工分布シーケンスを構築し、その中、前記人工分布シーケンスの長さはデコード待ちシーケンス長さと同じである；
前記推定シーケンスの最後の符号から一つ目の符号まで：デコード待ちシーケンスと現在符号の各粒子の確率密度を計算する；デコード待ちシーケンスと現在符号の各粒子の確率密度と前記人工分布シーケンスにより、現在符号各粒子の後方情報フィルタプロセスの補助確率密度を計算する；
現在符号の各粒子の後方情報フィルタプロセスの補助確率密度により、それぞれ各粒子の後方情報フィルタプロセスの重要性ウエートを計算する。
【請求項９】
請求項８記載のデコード方法において、後方ステップで、現在符号の後方情報フィルタプロセスの重要性ウエートにより、現在符号対応の粒子セットがプリセットの粒子退化条件を満足するかを判断し、満足する場合、現在符号の粒子セットに対しリサンプリングする；満足しない場合、前の符号に進める。
【請求項１０】
請求項８記載のデコード方法において、
ダブルフィルタ重み計算ステップでは、下記公式により、ダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートを計算していることである：
2019537325.tif 000202
その中、
2019537325.tif 000203
はダブルフィルタプロセスの粒子重要性ウエートを示し、
2019537325.tif 000204
は前方フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを示し、
2019537325.tif 000205
は後方情報フィルタプロセスの粒子重要性ウエートを示す；xt(k)はt時刻の符号の第k個粒子を示し、符号~は後方プロセスを示す。
【請求項１１】
前方後方デコード装置であって、
請求項１〜１０のいずれか一項に記載の前方後方デコード方法を実行するための、OvTDMシステム、OvFDMシステム、OvCDMシステム、OvSDMシステム又はOvHDMシステムを含む前方後方デコード装置。
【国際調査報告】
2019537325.tif 000206
2019537325.tif 000207
2019537325.tif 000208
2019537325.tif 000209